Buchumschlag

Negation is Not Semantic: Diagnosing Dense Retrieval Failure Modes for Trade-offs in Contradiction-Aware Biomedical QA

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sahoo, Soumya Ranjan, N., Gagan, Sasidharan, Sanand, Bharti, Divya
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Information Retrieval
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

BiCA: Effective Biomedical Dense Retrieval with Citation-Aware Hard Negatives
von: Sinha, Aarush, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Systematic Study of Biomedical Retrieval Pipeline Trade-offs in Performance and Efficiency
von: Stepanyan, Hayk, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SUNAR: Semantic Uncertainty based Neighborhood Aware Retrieval for Complex QA
von: Venktesh, V, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Biomedical Entity Linking: Clinical Text Standardization with Low-Resource Techniques
von: Achara, Akshit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

WebFAQ 2.0: A Multilingual QA Dataset with Mined Hard Negatives for Dense Retrieval
von: Dinzinger, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Negative Data Mining for Contrastive Learning in Dense Retrieval at IKEA.com
von: Agapaki, Eva, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TriSampler: A Better Negative Sampling Principle for Dense Retrieval
von: Yang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SyNeg: LLM-Driven Synthetic Hard-Negatives for Dense Retrieval
von: Li, Xiaopeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Hard Negatives: The Importance of Score Distribution in Knowledge Distillation for Dense Retrieval
von: Jang, Youngjoon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ARHN: Answer-Centric Relabeling of Hard Negatives with Open-Source LLMs for Dense Retrieval
von: Choi, Hyewon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multilingual Humour-Aware Retrieval with Dense and Re-Ranking Models
von: Arampatzis, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Options-Aware Dense Retrieval for Multiple-Choice query Answering
von: Singh, Manish, et al.
Veröffentlicht: (2025)

History-Aware Conversational Dense Retrieval
von: Mo, Fengran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Subtraction Gets You More: Gap-Aware Retrieval for Multimodal Multi-Hop QA
von: O, Sunah, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Contradictions in Context: Challenges for Retrieval-Augmented Generation in Healthcare
von: Javadi, Saeedeh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SparseCL: Sparse Contrastive Learning for Contradiction Retrieval
von: Xu, Haike, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Retrieval: Ensembling Cross-Encoders and GPT Rerankers with LLMs for Biomedical QA
von: Verma, Shashank, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ESANS: Effective and Semantic-Aware Negative Sampling for Large-Scale Retrieval Systems
von: Xing, Haibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Doctor-RAG: Failure-Aware Repair for Agentic Retrieval-Augmented Generation
von: Jiao, Shuguang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Multi-Granularity-Aware Aspect Learning Model for Multi-Aspect Dense Retrieval
von: Sun, Xiaojie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Does Generative Retrieval Overcome the Limitations of Dense Retrieval?
von: Zhang, Yingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph-Aware Late Chunking for Retrieval-Augmented Generation in Biomedical Literature
von: Mortezaagha, Pouria, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dense Passage Retrieval in Conversational Search
von: Salamah, Ahmed H., et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Scaling of Robustness and Effectiveness in Dense Retrieval
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Domain Adaptation for Dense Retrieval and Conversational Dense Retrieval through Self-Supervision by Meticulous Pseudo-Relevance Labeling
von: Li, Minghan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mamba Retriever: Utilizing Mamba for Effective and Efficient Dense Retrieval
von: Zhang, Hanqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dense Passage Retrieval: Is it Retrieving?
von: Reichman, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative Retrieval Overcomes Limitations of Dense Retrieval but Struggles with Identifier Ambiguity
von: Bracher, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Training Dense Retrievers with Multiple Positive Passages
von: Wang, Benben, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Leveraging LLMs for Unsupervised Dense Retriever Ranking
von: Khramtsova, Ekaterina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Boosting Data Utilization for Multilingual Dense Retrieval
von: Huang, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning to Select: Query-Aware Adaptive Dimension Selection for Dense Retrieval
von: Wu, Zhanyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DenseReviewer: A Screening Prioritisation Tool for Systematic Review based on Dense Retrieval
von: Mao, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Case Law: Evaluating Structure-Aware Retrieval and Safety in Statute-Centric Legal QA
von: Chae, Kyubyung, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Structure-Content Trade-off in Knowledge Graph Retrieval
von: Six, Valentin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Practical RAG Evaluation: A Rarity-Aware Set-Based Metric and Cost-Latency-Quality Trade-offs
von: Dallaire, Etienne
Veröffentlicht: (2025)

LSTM-based Selective Dense Text Retrieval Guided by Sparse Lexical Retrieval
von: Yang, Yingrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diagnosing and Repairing Citation Failures in Generative Engine Optimization
von: Tian, Zhihua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Embark on DenseQuest: A System for Selecting the Best Dense Retriever for a Custom Collection
von: Khramtsova, Ekaterina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Domain-Adaptive Dense Retrieval for Brazilian Legal Search
von: Pereira, Jayr, et al.
Veröffentlicht: (2026)